Automatisering av bevis ved å bruke Admiralty Scoring Model og CRAAP Test Integration

Automatisering av alle nivåer av Admiralitetsscoringsmodellen ved vurdering av cyberbevis innebærer å utvikle en systematisk prosess som inkluderer modellens kriterier og skåringsmetodikk. Vi listet opp mulige trinn for å automatisere hvert nivå i Admiralty Scoring Model.

1. Samle inn og forhåndsbehandle cyberbeviset: Samle inn relevant cyberbevis, som loggfiler, nettverkstrafikkdata, systemartefakter eller annen digital informasjon relatert til hendelsen eller etterforskningen. Forbehandle dataene for å sikre konsistens og kompatibilitet for analyse, som kan inkludere datarensing, normalisering og formatering.
2. Definer kriteriene for hvert nivå: Se gjennom Admiralitetsscoringsmodellen og identifiser kriteriene for hvert nivå. Modellen består typisk av flere nivåer, som Nivå 1 (Indikasjon), Nivå 2 (Reasonable Belief), Nivå 3 (Strong Belief) og Nivå 4 (Fakta). Definer de spesifikke kriteriene og indikatorene for vurdering på hvert nivå basert på modellens veiledning.
3. Utvikle algoritmer eller regler for bevisvurdering: Design algoritmer eller regler som automatisk kan evaluere bevisene mot de definerte kriteriene for hvert nivå. Dette kan innebære bruk av maskinlæringsteknikker, naturlig språkbehandling eller regelbaserte systemer for å analysere bevisene og foreta vurderinger basert på kriteriene.

1. Trekk ut trekk fra beviset: Identifiser relevante trekk eller attributter fra beviset som kan bidra til vurderingsprosessen. Disse funksjonene kan inkludere indikatorer på kompromiss, tidsstempler, nettverksmønstre, filegenskaper eller annen relevant informasjon som stemmer overens med kriteriene for hvert nivå.
2. Tildel poeng basert på kriteriene: Tildel poeng eller vurderinger til bevis basert på kriteriene for hvert nivå i Admiralitetsscoringsmodellen. Poengsummen kan være binær (f.eks. bestått/ikke bestått), numerisk (f.eks. på en skala fra 1 til 10), eller en hvilken som helst annen passende skala som gjenspeiler nivået av tillit eller tro knyttet til bevisene.
3. Integrer skåringsprosessen i et enhetlig system: Utvikle et enhetlig system eller en applikasjon som inkluderer den automatiserte skåringsprosessen. Dette systemet bør ta bevisene som input, bruke algoritmer eller regler for å vurdere bevisene, og generere de tilsvarende skårene eller vurderingene for hvert modellnivå.
4. Validere og avgrense det automatiserte poengsystemet: Validere ytelsen til det automatiserte poengsystemet ved å sammenligne resultatene med menneskelige vurderinger eller etablerte benchmarks. Analyser systemets nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller andre relevante beregninger for å sikre påliteligheten. Avgrens systemet etter behov basert på evalueringsresultatene.
5. Oppdater og forbedre systemet kontinuerlig: Hold deg oppdatert med den siste informasjonen om cybertrussel, angrepsteknikker og nye bevisfaktorer. Oppdater og forbedre det automatiserte poengsystemet regelmessig for å tilpasse seg nye trender, avgrense kriteriene og forbedre nøyaktigheten til vurderingene.

Automatisering av Admiralty Scoring Model for å vurdere cyberbevis krever ekspertise innen cybersikkerhet, dataanalyse og programvareutvikling. Involver domeneeksperter, cybersikkerhetsanalytikere og dataforskere for å sikre effektiv implementering og justering med organisasjonens spesifikke krav eller brukstilfelle.

Integrering av CRAAP-testen (Currency, Relevance, Authority, Accuracy, Purpose) med NATO Admiralty Scoring Model kan gi et omfattende vurderingsrammeverk for å evaluere troverdigheten og kvaliteten til cyberbevis.

1. Definer kriteriene: Kombiner kriteriene fra begge modellene for å lage et enhetlig sett med evalueringskriterier. Bruk de fullstendige NATO Admiralty Scoring Model-kriteriene som hovedvurderingsnivåer, mens CRAAP-testen kan tjene som underkriterier innenfor hvert nivå. For eksempel:
• Nivå 1 (indikasjon): Vurder bevisene for valuta, relevans og autoritet.
• Nivå 2 (rimelig tro): Vurder bevisene for nøyaktighet og formål.
• Nivå 3 (sterk tro): Analyser bevisene for alle kriterier for CRAAP-testen.
• Nivå 4 (Fakta): Bekreft ytterligere bevisene for alle kriterier for CRAAP-testen.
2. Tildel vekter eller poeng: Bestem hvert kriters relative betydning eller vekt innenfor det enhetlige vurderingsrammeverket. Du kan tildele høyere vekter til kriteriene fra NATO Admiralty Scoring Model siden de representerer hovednivåene, mens CRAAP-testkriteriene kan ha lavere vekter som underkriterier. Alternativt kan du tildele poeng eller vurderinger til hvert kriterium basert på deres relevans og innvirkning på den samlede vurderingen.
3. Utvikle en automatisert vurderingsprosess: Design algoritmer eller regler basert på de definerte kriteriene og vektene for å automatisere vurderingsprosessen. Dette kan innebære naturlig språkbehandlingsteknikker, tekstanalyse eller andre metoder for å trekke ut relevant informasjon og vurdere bevisene mot kriteriene.
4. Trekk ut relevante bevistrekk: Identifiser egenskapene eller egenskapene til bevisene som stemmer overens med CRAAP-testkriteriene og NATOs admiralitetsscoremodell. For autoritet kan du for eksempel vurdere faktorer som forfatterlegitimasjon, kildeomdømme eller fagfellevurderingsstatus. Trekk ut disse funksjonene fra bevisene som brukes i den automatiserte vurderingsprosessen.
5. Bruk det enhetlige vurderingsrammeverket: Integrer den automatiserte vurderingsprosessen med det enhetlige rammeverket. Legg inn bevisene, bruk algoritmene eller reglene for å evaluere bevisene mot de definerte kriteriene, og generer poeng eller vurderinger for hvert kriterium og overordnet vurderingsnivå.
6. Aggreger og tolk resultatene: Aggreger poengsummene eller vurderingene fra hvert kriterium og nivå for å få en samlet vurdering av bevisene. Etabler terskler eller beslutningsregler for å bestemme den endelige klassifiseringen av bevisene basert på de kombinerte skårene eller vurderingene. Tolk resultatene for å kommunisere troverdigheten og kvaliteten på bevisene til interessenter.
7. Validere og avgrense det integrerte rammeverket: Validere ytelsen til det integrerte rammeverket ved å sammenligne resultatene med manuelle vurderinger eller etablerte benchmarks. Vurder nøyaktigheten, presisjonen, tilbakekallingen eller andre relevante beregninger for å sikre effektiviteten. Kontinuerlig finpusse og forbedre rammeverket basert på tilbakemeldinger og ny innsikt.

Ved å integrere CRAAP-testen med NATOs admiralitetsscoremodell, kan du forbedre vurderingsprosessen ved å vurdere de tekniske aspektene ved bevisene og dets valuta, relevans, autoritet, nøyaktighet og formål. Denne integrasjonen gir en mer omfattende og godt avrundet evaluering av bevisets troverdighet og kvalitet.

 ved vurdering av cyberbevis innebærer det å utvikle en systematisk prosess som inkluderer modellens kriterier og skåringsmetodikk. Vi listet opp mulige trinn for å automatisere hvert nivå i Admiralty Scoring Model.

1. Samle inn og forhåndsbehandle cyberbeviset: Samle inn relevant cyberbevis, som loggfiler, nettverkstrafikkdata, systemartefakter eller annen digital informasjon relatert til hendelsen eller etterforskningen. Forbehandle dataene for å sikre konsistens og kompatibilitet for analyse, som kan inkludere datarensing, normalisering og formatering.
2. Definer kriteriene for hvert nivå: Se gjennom Admiralitetsscoringsmodellen og identifiser kriteriene for hvert nivå. Modellen består typisk av flere nivåer, som Nivå 1 (Indikasjon), Nivå 2 (Reasonable Belief), Nivå 3 (Strong Belief) og Nivå 4 (Fakta). Definer de spesifikke kriteriene og indikatorene for vurdering på hvert nivå basert på modellens veiledning.
3. Utvikle algoritmer eller regler for bevisvurdering: Design algoritmer eller regler som automatisk kan evaluere bevisene mot de definerte kriteriene for hvert nivå. Dette kan innebære bruk av maskinlæringsteknikker, naturlig språkbehandling eller regelbaserte systemer for å analysere bevisene og foreta vurderinger basert på kriteriene.
4. Trekk ut trekk fra beviset: Identifiser relevante trekk eller attributter fra beviset som kan bidra til vurderingsprosessen. Disse funksjonene kan inkludere indikatorer på kompromiss, tidsstempler, nettverksmønstre, filegenskaper eller annen relevant informasjon som stemmer overens med kriteriene for hvert nivå.
5. Tildel poeng basert på kriteriene: Tildel poeng eller vurderinger til bevis basert på kriteriene for hvert nivå i Admiralitetsscoringsmodellen. Poengsummen kan være binær (f.eks. bestått/ikke bestått), numerisk (f.eks. på en skala fra 1 til 10), eller en hvilken som helst annen passende skala som gjenspeiler nivået av tillit eller tro knyttet til bevisene.
6. Integrer skåringsprosessen i et enhetlig system: Utvikle et enhetlig system eller en applikasjon som inkluderer den automatiserte skåringsprosessen. Dette systemet bør ta bevisene som input, bruke algoritmer eller regler for å vurdere bevisene, og generere de tilsvarende skårene eller vurderingene for hvert modellnivå.
7. Validere og avgrense det automatiserte poengsystemet: Validere ytelsen til det automatiserte poengsystemet ved å sammenligne resultatene med menneskelige vurderinger eller etablerte benchmarks. Analyser systemets nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling eller andre relevante beregninger for å sikre påliteligheten. Avgrens systemet etter behov basert på evalueringsresultatene.
8. Oppdater og forbedre systemet kontinuerlig: Hold deg oppdatert med den siste informasjonen om cybertrussel, angrepsteknikker og nye bevisfaktorer. Oppdater og forbedre det automatiserte poengsystemet regelmessig for å tilpasse seg nye trender, avgrense kriteriene og forbedre nøyaktigheten til vurderingene.

Automatisering av Admiralty Scoring Model for å vurdere cyberbevis krever ekspertise innen cybersikkerhet, dataanalyse og programvareutvikling. Involver domeneeksperter, cybersikkerhetsanalytikere og dataforskere for å sikre effektiv implementering og justering med organisasjonens spesifikke krav eller brukstilfelle.

Integrering av CRAAP-testen (Currency, Relevance, Authority, Accuracy, Purpose) med NATO Admiralty Scoring Model kan gi et omfattende vurderingsrammeverk for å evaluere troverdigheten og kvaliteten til cyberbevis.

1. Definer kriteriene: Kombiner kriteriene fra begge modellene for å lage et enhetlig sett med evalueringskriterier. Bruk de fullstendige NATO Admiralty Scoring Model-kriteriene som hovedvurderingsnivåer, mens CRAAP-testen kan tjene som underkriterier innenfor hvert nivå. For eksempel:
• Nivå 1 (indikasjon): Vurder bevisene for valuta, relevans og autoritet.
• Nivå 2 (rimelig tro): Vurder bevisene for nøyaktighet og formål.
• Nivå 3 (sterk tro): Analyser bevisene for alle kriterier for CRAAP-testen.
• Nivå 4 (Fakta): Bekreft ytterligere bevisene for alle kriterier for CRAAP-testen.
2. Tildel vekter eller poeng: Bestem hvert kriters relative betydning eller vekt innenfor det enhetlige vurderingsrammeverket. Du kan tildele høyere vekter til kriteriene fra NATO Admiralty Scoring Model siden de representerer hovednivåene, mens CRAAP-testkriteriene kan ha lavere vekter som underkriterier. Alternativt kan du tildele poeng eller vurderinger til hvert kriterium basert på deres relevans og innvirkning på den samlede vurderingen.
3. Utvikle en automatisert vurderingsprosess: Design algoritmer eller regler basert på de definerte kriteriene og vektene for å automatisere vurderingsprosessen. Dette kan innebære naturlig språkbehandlingsteknikker, tekstanalyse eller andre metoder for å trekke ut relevant informasjon og vurdere bevisene mot kriteriene.
4. Trekk ut relevante bevistrekk: Identifiser egenskapene eller egenskapene til bevisene som stemmer overens med CRAAP-testkriteriene og NATOs admiralitetsscoremodell. For autoritet kan du for eksempel vurdere faktorer som forfatterlegitimasjon, kildeomdømme eller fagfellevurderingsstatus. Trekk ut disse funksjonene fra bevisene som brukes i den automatiserte vurderingsprosessen.
5. Bruk det enhetlige vurderingsrammeverket: Integrer den automatiserte vurderingsprosessen med det enhetlige rammeverket. Legg inn bevisene, bruk algoritmene eller reglene for å evaluere bevisene mot de definerte kriteriene, og generer poeng eller vurderinger for hvert kriterium og overordnet vurderingsnivå.
6. Aggreger og tolk resultatene: Aggreger poengsummene eller vurderingene fra hvert kriterium og nivå for å få en samlet vurdering av bevisene. Etabler terskler eller beslutningsregler for å bestemme den endelige klassifiseringen av bevisene basert på de kombinerte skårene eller vurderingene. Tolk resultatene for å kommunisere troverdigheten og kvaliteten på bevisene til interessenter.
7. Validere og avgrense det integrerte rammeverket: Validere ytelsen til det integrerte rammeverket ved å sammenligne resultatene med manuelle vurderinger eller etablerte benchmarks. Vurder nøyaktigheten, presisjonen, tilbakekallingen eller andre relevante beregninger for å sikre effektiviteten. Kontinuerlig finpusse og forbedre rammeverket basert på tilbakemeldinger og ny innsikt.

Ved å integrere CRAAP-testen med NATOs admiralitetsscoremodell, kan du forbedre vurderingsprosessen ved å vurdere de tekniske aspektene ved bevisene og dets valuta, relevans, autoritet, nøyaktighet og formål. Denne integrasjonen gir en mer omfattende og godt avrundet evaluering av bevisets troverdighet og kvalitet.

Copyright 2023 Treadstone 71